оптимальное управление клиентской базой компании на основе

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКИ
ОПТИМАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ КЛИЕНТСКОЙ
БАЗОЙ КОМПАНИИ НА ОСНОВЕ ПОКАЗАТЕЛЯ
ДОЛГОСРОЧНОЙ СТОИМОСТИ КЛИЕНТА
А.В. Андреева,
аспирант кафедры бизнес-аналитики Национального исследовательского
университета «Высшая школа экономики»
E-mail: ann.v.andreeva@gmail.com
Адрес: г. Москва, ул. Кирпичная, д. 33/5
В данной статье рассматривается задача оптимального управления клиентской базой компании с использованием модели прогнозирования численности клиентов на основе Марковских
цепей для решения задач тактического управления организацией. Предложен подход к оценке
параметров интенсивности переходов между группами клиентов. Изложены методы маркетингового управления клиентами и их влияние на интенсивности перехода. Модель может
быть использована для организаций, занятых в секторе товаров массового потребления, при
невыявленном влиянии предыстории взаимодействия клиентов и компании.
Ключевые слова: оптимальное управление клиентской базой, долгосрочная стоимость клиента, Марковская цепь, интенсивность переходов между группами, матрица привлечения и выбытия клиентов, инструменты маркетингового влияния, бюджетное ограничение.
1. Введение
современной экономической ситуации,
характеризующейся высоким уровнем
конкуренции и высокой волатильностью
покупательских предпочтений, компании вынуждены искать новые способы эффективного
управления. Последний мировой кризис показал, что в условиях нестабильного финансового
положения компании, имеющие значительный
уровень лояльности клиентов, смогли удержать
лидирующие позиции на рынке. Это в очередной раз доказывает, что методы управления,
основанные на массовом обезличенном произ-
В
БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА №4(22)–2012 г.
водстве, снова уступают место клиентоориентированному ведению бизнеса или CRM - Customer
Relationship Management.
Переход компаний к клиентоориентированному
ведению бизнеса позволяет компании увеличить
свою прибыль и эффективность работы в первую
очередь за счет следующих факторов [1]:
Влияния уровня лояльности на динамику численности потребителей. Между уровнем лояльности и коэффициентов выбытия клиентской базы
существует статистически значимая обратная зависимость – чем выше коэффициент лояльности, тем
ниже коэффициент выбытия клиентов.
61
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКИ
Роста прибыли в расчете на одного клиента.
Одно из преимуществ длительных отношений с потребителями состоит в том, что со временем в большинстве отраслей закупки имеют положительную
динамику, в первую очередь, за счет роста числа
перекрестных продаж и роста потребностей клиента с течением времени.
Снижения издержек на привлечение клиентов.
Снижения операционных издержек. Снижение
операционных издержек происходит в нескольких
направлениях, в частности за счет сокращения длительности обслуживания клиента, оптимизации
процессов управления запасами и сокращения издержек на хранение.
Клиентоориентированное ведение бизнеса, в
свою очередь, требует реорганизации существующих, основанных на продуктоориентированной
стратегии, бизнес-процессов компании, изменения принципов планирования и разработку новых
подходов к управлению организацией.
Новый подход к управлению бизнесом влечет за
собой изменение методов расчета ключевых показателей эффективности ведения бизнеса. В частности, прибыль компании должна рассчитываться
в зависимости от размера и качества клиентской
базы, а не продукта. Затраты компании также должны учитываться в расчете на клиента, а не на единицу продукта/услуги.
Помимо модификации существующих показателей, для эффективного управления клиентской
базой требуется разработка новых показателей, отражающих качество клиентов компании и эффективность взаимодействий с ними. Одним из таких
показателей, позволяющих оценить эффективность управления клиентской базой, является показатель долгосрочной ценности клиента или CLV
(Customer Lifetime Value).
Долгосрочная ценность клиента – совокупность
чистого дохода, ожидаемого от клиента в будущем. В работе Berger и Nasr, 1998 г. [2] приводится методика расчета показателя CLV как дохода,
полученного от клиента в течение всего периода
взаимодействия клиента и компании, за вычетом
стоимости привлечения, продажи и обслуживания
этого клиента с учетом временной стоимости денег.
T
CLV = ∑
t =1
Dt − Z t
,
(1 + d )t
где t – номер периода, в который производится
62
расчет поступлений от клиентов;
Dt – доход от клиента в период I;
Zt – общие расходы на получение дохода Dt в
период t;
T – общее число периодов течение жизненного
цикла клиента;
d – ставка дисконтирования.
Использование показателя CLV в качестве критерия управления клиентской базой имеет ряд
преимуществ, которые подробно указаны в книге
Ф. Райчхелда [1], а также в работах P. Fader и Hardie
[3]. Но все они сводятся к одному – цель управления компанией заключается в максимизации прибыли на ограниченном интервале времени, следовательно, критерий управления клиентской базой
– это максимизация прибыли, которую приносят
клиенты за заданный период времени, или максимизация показателя CLV.
Помимо этого расчет и анализ показателя CLV
позволяет компаниям:
1. Создать систему распределения всех клиентов
в зависимости от их ценности и на основании этого
оптимизировать свои расходы на обслуживание и
удержание самых ценных из них.
2. Соотнести прибыль, которую приносит клиент компании, и те силы и средства, которые были
затрачены на поиск и удержание этого клиента.
Иными словами, это позволяет соотнести характер
«профиля» клиента и цели компании – «профиля»
идеального для этой компании клиента, а также
установить максимальную планку расходов по его
привлечению и удержанию.
Существует несколько подходов к построению
моделей управления клиентской базой компании
на основе показателя CLV [4], но они имеют следующие ограничения:
1. В существующих научных работах рассмотрено
перемещение отдельного клиента компании, а не
групп клиентов.
2. В данных работах вероятность совершением
клиентом покупки зависит только от времени последней покупки и не учитываются такие факторы
влияния, как общее время сотрудничества с компанией и сумма совершенных покупок.
3. Не рассчитывается эффективность использования маркетингового инструмента для различных
групп клиентов.
В целом можно сказать, что не представлено комплексной модели управления клиентами, которая
БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА №4(22)–2012 г.
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКИ
учитывала бы в себе максимально полный комплекс характеристик и параметров, оказывающих
влияние на результаты управления клиентской базой. В связи с этим данная тема исследования имеет перспективы развития и дальнейшего изучения
в части поиска и разработки более совершенных и
эффективных моделей управления.
В данной работе автор предлагает:
1. Адаптировать основные положения модели
движения кадров Староверова О.В. [5] к задаче
управления клиентской базой компании, что позволит рассматривать в качестве объекта управления не отдельного клиента, а группы клиентов.
2. Учесть при распределении клиентов по группам такие показатели как: срок взаимодействия с
компанией, сумма совершенных покупок, категории покупаемых товаров, социально демографические характеристики клиента для учета разной
степени влияния маркетинговых мероприятий на
различные группы клиентов.
3. В качестве критерия управления рассматривать
увеличение величины чистой прибыли от клиента,
а не вероятности совершения покупки клиентом.
2. Основные этапы построения модели
Для построения модели управления клиентской
базой компании необходимо решить следующие
задачи:
1. Разработать модель оценки численности каждого
сегмента. Для этого провести:
a. Сегментацию клиентской базы и определить
ключевые параметры каждой группы клиентов.
b. Построить матрицу переходов клиентов из
одной группы в другую.
c. Провести оценку основных параметров модели.
2. Определить механизмы управления клиентской
базой компании.
3. Построить модели оценки доходов и расходов по
каждой группе клиентов.
4. Сделать расчет CLV и сформулировать постановку задачи управления клиентской базой компании.
5. Определить граничные условия управления.
Ниже каждый из этих этапов рассмотрен более
подробно.
3. Разработка модели оценки численности
каждого сегмента
Анализ и сегментация клиентской базы компании, а также модель прогнозирования численности
БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА №4(22)–2012 г.
клиентской базы компании подробно рассмотрены
в работе автора [6]. На основе проведенных исследований автором были сделаны следующие выводы.
Пусть клиентская база компании может быть разбита на K непересекающихся подгрупп.
Тогда вид модели для прогнозирования численности клиентской базы по сегментам будет иметь
следующий вид:
,
(1)
где N(t) – численность групп в момент времени
t (вектор);
N(0) – численность групп в начальный момент
времени (вектор);
R – интенсивность выходов из групп (вектор);
P = {pij} – матрица математических ожиданий
нахождения индивида из группы i в группе j;
t – интервал времени, за который производится
расчет численности групп;
с1 и с2 – вектора выбытия и прибытия клиентов
соответственно.
Оценить показатели R и P можно с помощью матрицы привлечения и потери клиентов. Матрица
привлечения и потери потребителей впервые была
использована Ф. Райчхелдом для анализа покупательского поведения клиентов [1]. Данный подход
был использован для оценки параметров модели
прогнозирования численности клиентской базы
компании.
Матрица привлечения и потери потребителей
имеет следующий вид (табл.1).
Таблица 1.
Матрица привлечения и потери потребителей
Группа 1 Группа 2 Группа 3
…
Группа К Вн. мир
Группа 1
x11
x12
x13
…
x1k
c11
Группа 2
х21
x22
x23
…
x2k
c12
Группа 3
х31
x32
x33
…
x3k
c13
…
…
…
…
…
…
…
Группа К
xk1
xk2
xk3
…
xkk
c1k
Вн. мир
c21
c22
c23
…
c2k
Элементы на диагонали показывают, сколько
клиентов осталось в данной группе, по строкам указаны данные о количестве клиентов, перешедших
63
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКИ
из данной группы в другие группы, по столбцам –
количество клиентов, пришедших в данную группу
из других групп. Отдельная строка внизу таблицы
показывает численность покупателей, впервые обратившиеся в компанию.
Так, по матрице видно, что из всех клиентов, находившихся в группе 1, x11 человек сохранили свою
интенсивность покупок, x12 человека перешли в
группу 2 и c11 человека ушли из компании. Из всех
клиентов группы 3: x31 человек перешли в группу 1
(т.е. повысили свою интенсивность покупок), а x33
не изменили своим привычкам. Из вновь прибывших клиентов с21 человек попали в группу 1, с2k человек попали в группу К.
Обозначим aij – интенсивность перехода клиентов из группы i в группу j, которая рассчитывается
по формуле :
.
(2)
Тогда интенсивность выхода из группы можно
оценить как:
,
(3)
а вероятность нахождения индивида из группы i в
группе j рассчитывается как
.
(4)
Таким образом, используя матрицу привлечения
и потери клиентов можно оценить значения показателей R и P в модели прогнозирования численности клиентской базы.
Модель прогнозирования численности клиентской базы с использованием aij будет иметь вид:
(5)
4. Определение механизмов управления
клиентской базой компании
Рассмотрим, какие факторы влияют на интенсивности перемещения клиентов между группами aij .
Перемещение клиентов из группы в группу происходит при изменении ключевых показателей
их покупательского поведения: частоты покупок,
64
среднего чека, категории покупаемых товаров.
При этом изменение частоты покупок и величины среднего чека происходит под влияние двух
факторов:
Внешнего воздействия (тенденций развития
рынка, технологий).
Внутреннего воздействия (влияния маркетинга
компании).
Будем считать, что влияние внешних факторов
постоянно и не меняется во времени, т.е. характеризует линейный тренд в изменении интенсивностей покупок.
Рассмотрим более подробно влияние маркетинговых коммуникаций компании на покупательское
поведение клиентов.
В применении к маркетинговой деятельности под
коммуникацией понимают передачу информации
от источника (предприятие) к получателю (потенциальный потребитель), с целью формирования
реакции потребителя, заранее запланированной
источником сообщения.
Так, Дж. Бернетта и С. Мориарти определяют
маркетинговые коммуникации как «процесс передачи информации о товаре целевой аудитории, с
целью создания, поддержания или изменения позиций и/или поведения целевых аудиторий по отношению к конкретному продукту (товару), услугам, организациям и т. д.» [7]. В свою очередь Ф.
Котлер считает, что маркетинговые коммуникации
это «управление процессом продвижения товаров
и услуг на всех этапах: перед продажей, в момент
покупки, во время и по завершении процесса потребления» [8].
Иными словами можно определить маркетинговые коммуникации как совокупность маркетинговых инструментов, обеспечивающих доведение
информации до потребителя, а также поддержание
или изменение поведения конечного потребителя,
с целью продвижения товаров и услуг на всех этапах процесса принятия решения о покупке [9].
Маркетинговая коммуникация включает в себя
два основных компонента:
Способ коммуникации.
Тип предложения.
По способу доведения информации до клиента
маркетинговые коммуникации можно поделить на:
Личные коммуникации, включающие:
a. почтовую рассылку,
БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА №4(22)–2012 г.
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКИ
b. email рассылку,
c. sms-рассылку,
d. телефонный звонок.
Массовые коммуникации, включающие:
e. СМИ (телевидение, радио, пресса),
f. наружнюю рекламу,
g. реклама в местах продаж,
h. интернет.
По типу предложения скидки можно разделить в
зависимости от вида скидки и момента ее получения:
Скидка в момент покупки за товар/услугу.
Скидка в момент покупки за комбинацию товаров/услуг.
,
(6)
где Fij – функция, отражающая зависимость интенсивности переходов из группы i в группу j от
внутренних факторов;
Zi (t) – величина маркетинговых расходов по
группе i в момент времени t;
Ti (t) – тип маркетинговой коммуникации по
группе i в момент времени t, представляет собой
набор из следующих параметров: способ коммуникации, тип предложения;
const – влияние факторов внешнего воздействия.
Тогда модель прогнозирования численности клиентской базы с учетом изменения aij во времени
примет следующий вид:
Отложенная скидка в будущем. В качестве отложенной скидки также будем считать начисление
баллов за покупку.
(7)
Подарок.
Эффективность маркетинговой коммуникации
зависит от таких факторов, как:
социально-демографические характеристики
(пол, возраст, семейное положение, образование,
сфера занятости),
покупательское поведение (частота покупок,
сумма покупок, категории покупаемых товаров).
В зависимости от набора данных характеристик
для каждой группы клиентов используются различные маркетинговые коммуникации.
Так, для группы постоянных покупателей наиболее эффективным может быть личная коммуникация посредством телефонного звонка с персональным предложением или подарком, а для группы
нерегулярных покупателей с низкой частотой покупок – реклама в местах продажи с предложением
скидки на конкретную товарную группу.
Кроме того, перевод клиентов из одной группы в другую осуществляется не только за счет
увеличения интенсивности выбытия из группы
в целом (т.е. сокращение показателя a ii), но и за
счет снижения интенсивности переходов в другие группы.
Поэтому, интенсивность перехода из группы i в
группу j для каждой комбинации (i; j ) имеет различную функциональную зависимость от типа маркетинговой коммуникации и суммы расходов на ее
реализации. Математически эту зависимость можно представить в следующем виде:
БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА №4(22)–2012 г.
Замечание:
В некоторых случаях, когда компании достаточно
управлять в целом интенсивностью выхода из группы (например, компания по удержанию клиентской базы), удобнее использовать зависимость ri(t)
от маркетинговых инициатив:
.
(8)
Обозначим через
k
∑ F ( Z ,T ) − F ( Z ,T ) = F ( Z ,T ) ,
i =1
ij
i
i
ii
i
i
i
i
i
(9)
тогда зависимость интенсивности выхода из группы i от маркетинговых воздействий компании имеет следующий вид:
,
(10)
где Fi – функция, отражающая зависимость интенсивности выхода из группы i от маркетингового воздействия компании;
Zi (t) – величина маркетинговых расходов по группе i в момент времени t;
Ti (t) – тип маркетинговой коммуникации по
группе i в момент времени t, представляет собой
набор из следующих параметров: способ коммуникации, тип предложения;
const – влияние факторов внешнего воздействия.
65
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКИ
5. Модель оценки доходов
по каждой группе клиентов
7. Постановка задачи управления
клиентской базой
Ценность клиента для компании можно оценить,
используя частоту совершения покупок и размер
среднего чека. В своей работе Fader и Hardie [3]
предполагают, что простая статистика, такая как
частота и время последней покупки, может дать довольно точную оценку будущей ценности. На основе данного предположения, доход, полученный от
клиентов компании за период времени t, можно
описать следующим уравнением:
Сформулируем еще раз основные предположения задачи:
t
D(t ) =
где
1
K
∑ν ∑ N
h =1 h j =1
h h h
j Fj M j
,
(11)
– численность группы j в момент времени h;
Предположение 1. Всех клиентов компании можно разделить на K непересекающихся подгрупп в
зависимости от частоты покупок, величины среднего чека и социально-демографического положения.
Предположение 2. Перемещение клиентов между
различными группами в случае невыявленного влияния предыстории взаимоотношений клиента и
компании можно описать с помощью адаптированной модели движения кадров Староверова [4].
F – средняя частота покупок для группы j в момент времени h;
Предположение 3. Изменение частоты покупок и
величины среднего чека происходит под влияние
двух факторов:
M – величина среднего чека в группе j в момент
времени h;
Внешнего воздействия («популяризация» технологий, развитие рынка и т.д.).
K – количество групп, полученных в результате
сегментации клиентской базы;
Внутреннего воздействия (влияние маркетинга
компании).
– дисконтный множитель в момент времени h.
Предположение 4. Ценность клиента для компании можно оценить, используя частоту совершения
покупок и размер среднего чека.
6. Модель оценки расходов
по каждой группе клиентов
Расходы, понесенные компанией на управление
клиентской базой, можно отнести к двум категориям: расходы на привлечение новых клиентов и
расходы на удержание существующих клиентов
и увеличение их лояльности, в частности, расходы на маркетинговые мероприятия, акции и т.д.
Тогда математическая запись функции расходов
компании на управление клиентской базой будет
следующая:
,
где
(12)
Предположение 5. Расходы, понесенные компанией на управление клиентской базой, можно отнести
к двум категориям: расходы на привлечение новых
клиентов и расходы на удержание существующих
клиентов и увеличение их лояльности.
Критерий оптимального управления клиентской
базой – максимизация показателя долгосрочной
стоимости (CLV) клиентской базы компании за интервал времени T.
Таким образом, математическая запись задачи
управления клиентской базой может быть сформулирована в виде следующей системы уравнений:
– численность группы j в момент времени h;
– количество новых клиентов в группе j соответственно в момент времени h;
– средние расходы компании в расчете на
1-го клиента из группы j в момент времени h;
(13)
– средние расходы компании на привлечение
1-го нового клиента в группу j момент времени h;
K – количество групп, полученных в результате
сегментации клиентской базы;
– дисконтный множитель в момент времени h.
66
Как правило, финансирование маркетинговых
компаний ведется в рамках заранее согласованного
БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА №4(22)–2012 г.
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКИ
бюджета, поэтому введем в нашу задачу бюджетное
ограничение B.
Тогда сумма всех расходов по группам в момент
времени t не должно превышать выделенного на
данный период бюджета:
(14)
При этом бюджетные ограничения различаются в
каждый период времени. Тогда задача управления
принимает следующий вид:
Иными словами, в работе рассматривается модель управления клиентами компании, которая
на основе выявленных изменений структуры клиентской базы компании на различных этапах ее
развития, позволяет повысить эффективность
планирования и результативность принимаемых
управленческих решений на среднесрочном интервале времени.
8. Заключение
Таким образом, автором получены следующие
результаты:
1. Предложен новый подход к оценке параметров
модели прогнозирования численности клиентской
базы с использованием матрицы привлечения и
выбытия клиентов.
(15)
2. Разработана модель прогнозирования численности клиентской базы, учитывающая интенсивность переходов клиентов между группами, для
случая постоянной и изменяющейся во времени
интенсивности.
3. Выявлены факторы, оказывающие влияние на
интенсивности перехода клиентов.
Решением данной задачи оптимального управления будет являться такой набор пар
для
в каждый момент времени
, при
котором будет достигаться максимум CLV. Таким
образом, будет найдено управляющее воздействие,
которое наряду с оптимизацией расходов компании
и повышением эффективности клиентской базы
одновременно позволит:
1. Управлять не отдельными клиентами, а группами клиентов компании в соответствии с разработанной автором моделью, представляющую собой
адаптированную для групп клиентов. модель движения кадров Староверова О.В.
2. Учесть различия в покупательском поведении
клиентов и отследить изменение качественных характеристик клиентской базы, таких как частота
покупки и средний чек, что положительно влияет
на точность расчета показателя CLV.
4. Предложена комплексная модель управления
клиентской базой компании, позволяющая учитывать особенности покупательского поведения и
социально-демографические отличия групп клиентов, как при наличии бюджетного ограничения, так
и в случае отсутствия бюджетного ограничения.
5. Сформулирована задача математического программирования, решение которой доставляет оптимальное, в смысле приятых критериев качества,
решение задачи управления клиентской базой компании.
Практическая значимость работы заключается в
том, что предложена модель оптимального управления клиентами организации для решения одной
из важнейших задач тактического управления
компанией, учитывающая расширенный набор характеристик клиентской базы и степень влияния
маркетинговых мероприятий на различные группы
клиентов.
Литература
1. Reichheld F.F. The loyalty effect: the hidden force behind growth, profits, and lasting value // Harvard business
school aress. – 1996. – P. 33-50, 233-234.
2. Berger P.D., Nasr N.L. Customer Lifetime Value: Marketing Models and Applications // Journal Of Interactive
Marketing. – 1998. – Vol. 12. – No. I. – P. 17-30.
БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА №4(22)–2012 г.
67
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКИ
3. Fader P.S., Hardie G.S., Lee K.L. RFM and CLV: Using Iso-value Curves for Customer Base Analysis // Journal
of Marketing Research. – 2005. – Vol. XLII. – P. 415-430.
4. Андреева А.В. Анализ существующих моделей управления клиентской базой и пути их развития // Двенадцатый всероссийский симпозиум «Стратегическое планирование и развитие предприятий»:тезисы
докл. (Москва, ЦЭМИ РАН, 12-13 апреля 2011г.). – М., 2011. – с.13-14.
5. Староверов О.В. Азы математической демографии. – М. : Наука, 1997.
6. Андреева А.В. Разработка модели прогнозирования численности клиентской базы компании // Аудит
и финансовый анализ. – 2011. – №6 – C. 104-109.
7. Барнетт Дж., Мориарти С. Маркетинговые коммуникации. Интегрированный подход. – СПб.: Питер,
2002.
8. Котлер Ф. Основы маркетинга: Пер. с англ. – Новосибирск: Наука, 1992.
9. Юдина Н.А. Интеграция маркетинговых коммуникаций и их влияние на покупательское поведение
на рынке компьютерной техники // Современность и экономические науки: сборник материалов I
всероссийской научно-практической интернет-конференции / под общ. ред. С. Б. Кузнецова. – Новосибирск: СИБПРИНТ, 2009. - с.83–90.
МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ
ИТ-ПРОЕКТАМИ
Учебник
В.И. Грекул, Н.Л. Коровкина, Ю.В. Куприянов
Интернет-университет информационных
технологий: Бином.
Лаборатория знаний, 2011.
ОСНОВЫ
ИНФОРМАЦИОННЫХ
ТЕХНОЛОГИЙ
В.И. ГРЕКУЛ
Н.Л. КОРОВКИНА
Ю.В. КУПРИЯНОВ
МЕТОДИЧЕСКИЕ
ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ
ИТ-ПРОЕКТАМИ
68
При создании ИТ-решений перед всеми сторонами, вовлеченными
в жизненный цикл проекта, возникает целый ряд вопросов, связанных
с определением и детальным структурированием необходимых
работ, с распределением прав и обязанностей, с управлением и
контролем за исполняемыми работами. Одним из действенных
инструментов для решения данных вопросов является использование
унифицированных подходов, закрепленных в современных международных
и российских стандартах и методологиях управления проектами.
Представленный учебник содержит детальное описание процедур управления проектами внедрения информационных технологий. Отличительной
особенностью данной книги является изложение материала с привязкой к
этапам жизненного цикла создаваемого продукта, а не к фазам некоторого
абстрактного проекта. Это позволяет читателю сформировать целостное
представление о необходимых в ИТ-проекте управленческих процедурах,
а также использовать материал последовательно во времени, по мере
перехода от одного этапа технологического цикла создания продукта к
другому.
БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА №4(22)–2012 г.